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Curva min e curva max

Usada para auxiliar o plot de curvas teóricas com erros, com quantidade de sigmas usados personalizável

curva_min=lab.get_nominais(arrayM) - sigmas*lab.get_incertezas(arrayM)

Parameters:

Name Type Description Default
arrayMedida

iterable (array,lista,...) com Medidas

 required
sigma

confiança estatística

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Source code in LabIFSC2/arrayM.py 
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def curva_min(arrayMedida : iter,sigma=2):
    '''Usada para auxiliar o plot de curvas teóricas
    com erros, com quantidade de sigmas usados personalizável

       curva_min=lab.get_nominais(arrayM) - sigmas*lab.get_incertezas(arrayM)

    Args: 
        arrayMedida : iterable (array,lista,...) com Medidas
        sigma: confiança estatística 
    '''
    return get_nominais(arrayMedida) -sigma*get_incertezas(arrayMedida)

As funções curva_min e curva_max são usadas na criação de gráficos com propagação de erro em curvas, elas recebem um array de Medidas e retornam um array com a curva máximo/mínima,abaixo consta um gráfico de uma queda livre usando Matplotlib e gravidade com valor . 

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    import numpy as np
    import LabIFSC2 as lab
    t=np.linspace(1,10,100)
    g=lab.Medida(9.5,0.5)
    y=(g/2)*(t**2)
    plt.plot(t,lab.get_nominais(y),color='r')
    plt.fill_between(t,lab.curva_min(y),
                    lab.curva_max(y),alpha=0.3)
    #...

Image

Sigma customizável

O modelo estatístico usado para essas curvas limites está explicitado abaixo

    curva_min=lab.get_nominais(arrayM) - 2*lab.get_incertezas(arrayM)
    curva_max=lab.get_nominais(arrayM) + 2*lab.get_incertezas(arrayM)

Isso implica que as margens de erro são, por padrão, configuradas para um valor de sigma=2. No entanto, as funções curva_min e curva_max aceitam um argumento opcional sigma que permite personalizar esse valor. O exemplo anterior é refeito abaixo com diferentes valores de sigma:

    plt.fill_between(t,lab.curva_min(y,sigma=3),
    lab.curva_max(y,sigma=3),color='b',alpha=0.15,label="Sigma =3")

    plt.fill_between(t,lab.curva_min(y,sigma=4),
    lab.curva_max(y,sigma=4),color='g',alpha=0.15,label="Sigma =4")

    plt.fill_between(t,lab.curva_min(y,sigma=5),
    lab.curva_max(y,sigma=5),color='m',alpha=0.15,label="Sigma =5")
    #...
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